МЕТОДИКИ CRO НА ОСНОВІ МАШИННОГО НАВЧАННЯ

Abstract

У даній статті проводиться аналіз методик оптимізації конверсій (CRO) на основі машинного навчання. Детально розглядаються існуючі системи CRO, зокрема їх функціонал та ефективність. В статті надається огляд різних методів, які вже використовуються в CRO системах, таких як A/B-тестування, веб-аналітика та персоналізація контенту. Окрема увага приділяється впровадженню методів машинного навчання в сферу CRO. Зазначаються переваги використання ML, такі як здатність аналізувати великі обсяги даних, швидкість прийняття рішень та автоматизація процесів. Подано конкретний план впровадження ML в систему CRO, включаючи використання алгоритмів для прогнозування змін у конверсіях, ідентифікації патернів користувачів та оптимізації контенту. Стаття висвітлює важливість розвитку та сучасності в галузі CRO, а також вказує на потенційні переваги використання машинного навчання для підвищення ефективності оптимізації конверсій. Мета роботи полягає у вдосконаленні існуючих методів CRO шляхом використання методів машинного навчання для точнішого прогнозування поведінки користувачів та ефективнішої персоналізації контенту. Методологія дослідження базується на аналізі великих даних, використанні нейронних мереж та кластерного аналізу. Зокрема, застосовано метод кластерного аналізу для групування текстових описів товарів та рекомендаційна система на основі алгоритму колаборативної фільтрації реалізованому глибокою нейронною мережею. Наукова новизна полягає у використанні машинного навчання для адаптивної рекомендаційної та пошукової системи на основі нейронних мереж та кластерного аналізу. Висновком є значний потенціал використання машинного навчання у сфері CRO, демонструючи, що впровадження глибоких нейронних мереж та алгоритмів кластерного аналізу можуть бути ефективними у прогнозуванні конверсій та персоналізації контенту.